2021智能金融峰会：21份PPT深度解析机器学习与风控

以下是针对这些议题的详细知识点总结： 1. 机器学习在LGD模型构建中的应用：LGD（Loss Given Default）模型是指在信贷违约情况下，金融机构预计能够收回的损失比例。机器学习方法，特别是两阶段模型，被用来提高LGD的估计准确性。两阶段模型首先预测违约概率，然后预测在违约情况下的损失率，从而优化信贷风险管理。 2. 构建智能风控工具体系：智能风控工具体系是指利用大数据、人工智能技术构建的风险评估和控制体系，可以帮助金融机构提高风险识别、评估、监控和控制的能力，从而降低风险损失。 3. akulaku高性能机器学习平台实践：akulaku是一家金融服务公司，可能开发了高性能机器学习平台以应对大量数据处理和模型训练的需求，提高金融服务的效率和精准度。 4. 智能风控中台设计与落地：智能风控中台是连接前端业务和后端数据处理的桥梁，实现风险数据统一管理、风险模型集中开发、风险策略灵活配置等功能。 5. 金融领域知识中台的建设与应用：知识中台是金融机构集中存储和管理知识资产的平台，通过数据治理和分析，助力业务决策和产品创新。 6. 新一代开源云原生数仓 Databend 架构及展望：Databend是新一代的开源云原生数仓，支持大规模数据的存储、查询和分析，为金融企业提供灵活的数据解决方案。 7. TiDB HTAP，在金融智能风控领域的实践与挑战：TiDB HTAP是支持在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）的数据库系统，适用于实时风控场景，能够提升金融业务的敏捷性。 8. OpenMLDB风控数据库计算优化：OpenMLDB是一个面向风控场景的数据库系统，其计算优化包括提高数据处理速度和降低延迟等。 9. FATE-高性能联邦学习算法优化实践：联邦学习是一种多方协作的机器学习技术，FATE项目专注于提升联邦学习的算法性能，以应用于金融服务领域。 10. MPC中的匿踪查询协议及应用：多方计算（MPC）允许多方在不泄露各自输入信息的前提下，共同完成计算任务。匿踪查询协议是MPC中的一个安全协议，可用于保护金融数据查询过程中的隐私。 11. 隐私计算赋能金融企业数字化转型：隐私计算技术帮助金融机构在保护用户隐私的同时，进行数据分析和模型训练，从而推动金融服务的数字化转型。 12. 基于隐私保护计算的金融科技创新探索：隐私保护计算通过加密和协议设计等手段，允许数据在不被解密的情况下进行运算，创新性地推动金融行业的发展。 13. 数据安全治理框架及实践：数据安全治理涉及数据全生命周期的安全防护，包括数据的采集、存储、传输、使用、归档和销毁等。 14. 数据安全治理体系化实践思路：企业如何将数据安全治理工作系统化，构建整体的安全策略和框架，确保数据的安全和合规。 15. 数据法在企业如何落地：关于数据法规的企业实施，即如何在组织内部落实相关法律法规，保护数据安全和用户隐私。 16. 数据安全十大风险场景及解决方案：分析金融企业面临的主要数据安全风险场景，并提供相应的解决方案。 17. 金融风控全流程可视分析及实践：构建可视化工具，使风控流程和数据分析更加透明化，提升决策效率和风险响应速度。 18. 另类数据挖掘在风控中的应用研究：探讨非传统数据源（如社交媒体、互联网搜索趋势等）在风险评估中的应用，为风险预测提供新的视角。 19. 基于深度学习的金融指数基金设计：应用深度学习模型优化指数基金的构建和管理，提高投资回报和风险控制效果。 20. 智能催收机器人：利用人工智能技术开发的催收机器人，提高催收效率，降低人力成本，并改进催收策略。 21. 图像助力智能金融：利用图像识别和处理技术，如OCR（光学字符识别）、人脸识别等，来增强金融服务的自动化和安全性。 以上是PPT合集的知识点总结，覆盖了智能金融领域内的多个重要议题和技术实践。"